财神捕鱼888

本書是Python數據分析與挖掘領域的公認的事實標準，前兩版銷售超過15萬冊，被國內100余所院校采用為教材，同時也被廣大數據科學工作者奉為經典。本書以真實項目案例為驅動，以真實的行業應用為依托，幫助讀者快速掌握數據分析與挖掘的相關技術、流程與方法。本書精選了7個經典實戰案例，涵蓋了房地產、零售、互聯網等多個領域，將Python編程知識、數據分析與挖掘知識和行業知識融合，讓讀者在實踐中快速地掌握針對不同行業的數據挖掘方法。本書不僅適合零基礎的讀者自學，還適合作為相關專業的教材。

·14萬字

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Python數據分析

本書系統介紹了使用Python進行數據分析需要掌握的各項知識，涵蓋了Python基礎知識、網絡爬蟲技術、正則表達式、BeautifulSoup和JSON、詞語切分、自然語言處理、使用NumPy與Pandas處理數據、數據可視化技術、MySQL、機器學習、樸素貝葉斯模型、支持向量機、隨機森林、深度學習以及量化投資。本書通過結合數據分析技術的理論知識與Python的實戰應用，幫助讀者更好地運用Python解決數據分析中的實際問題。本書適合作為高等院校工商管理類研究生、本科生的數據分析課程教材，還適合作為金融行業人員的參考資料。

·12.3萬字

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Hadoop HDFS深度剖析與實踐

本書以HadoopHDFS為載體，介紹了構建一款分布式系統（尤其是存儲方向）所需的核心技術，所有內容均基于當前較新的3.3.x/3.4.x版本，分別從理論和實踐兩個維度逐一闡述。本書主要包括兩篇：核心原理篇介紹了HDFS的誕生歷史、元數據及Block管理、節點間通信機制、讀寫數據流程和高可用實現原理等；拓展與實踐篇從實際出發，充分考慮了用戶在應用過程中會遇到的痛點，詳細介紹了集群拓展方法、數據分層存儲、集群維護與多租戶實施等實踐經驗。本書各章節都配有必要的流程圖和原理分析圖，便于讀者閱讀理解，并精選了非常有用的實際案例及拓展知識。閱讀本書后，相信會給讀者帶來“1+1>2”的效果。本書非常適合大數據從業者、云計算領域研發及運維人員、高校研究生和熱衷于分布式的技術極客閱讀學習。

·13.8萬字

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劍破冰山：Oracle開發藝術

《劍破冰山：Oracle開發藝術》主要覆蓋0racle開發必備的重要知識點：數據庫編程規范、Oracle開發常用工具及使用、MERGE方法、神秘的NULL和討厭的CHAR、擴展GROUPBY、Oracle自動類型轉換、Oracle分析函數、Oracle層次查詢、llgR2新特性之遞歸WITH編程、動態SQL擴展。此外還有大量案例：WhereInList問題解析，數據庫設計和大數據量處理、數據審核、號段選取應用、分析SQL執行計劃的關注點、Oracle開發誤區探索、提升PL／SQL開發性能漫談、管道函數的學習與實戰應用、巧用鎖特性避免重復啟動同一程序、不可能的任務？超越Oracle等。

·18.3萬字

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從Lucene到Elasticsearch：全文檢索實戰

本書循序漸進介紹了信息檢索、布爾檢索、向量空間模型、tf-idf、BM25排序算法、Lucene架構、Lucene創建索引、Lucene查詢、Lucene項目實戰、Elasticsearch安裝與配置、Elasticsearch插件安裝、RESTAPI數據操作、映射與模板、索引別名、Elasticsearch基本和高級搜索、Elasticsearch同步數據庫、Elasticsearch集群管理、項目實戰等內容。閱讀本書，讀者能夠掌握信息檢索的核心概念，應用Lucene庫處理全文檢索業務，掌握Elasticsearch分布式搜索引擎的使用方法與技巧。本書基于Lucene6.0和Elasticsearch5.4.0進行講解，技術先進，示例豐富，適合想學習信息檢索技術的初學者和相關專業的大學生、研究生學習，也很適合大數據及云計算平臺構建人員以及有一定基礎的IT開發人員使用。

·10.7萬字

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Oracle 11g數據庫系統設計、開發、管理與應用

Oracle是目前關系型數據庫管理系統市場中應用最廣泛的產品，Oracle11g則是最新的Oracle版本。本書以電子商城為案例，從數據庫設計、數據庫開發、數據庫管理和數據庫應用等多個層次、多個角度和多個方面詳細、耐心地介紹Oracle11g數據庫的使用。本書共有19章，分4個部分，其中第1、2章屬于基礎篇，主要介紹數據庫設計方面的內容；第~11章屬于開發篇，主要介紹Oracle數據庫的開發；第12~15章屬于管理篇，主要介紹Oracle11g數據庫的管理；第16~19章屬于應用篇，主要介紹Oracle11g數據庫應用系統的開發知識。讀者即使沒有數據庫技術基礎，也可以通過自學本書，熟悉最新Oracle系統，并掌握Oracle數據庫系統的設計、開發、管理和應用方面的知識。本書的所有內容均結合電子商城進行講解，通俗易懂，適合高職高專、本科院校或計算機培訓機構采用作為Oracle數據庫課程的教材或參考用書，也可以作為計算機愛好者和數據庫管理員的參考用書。對于本書中所用到的軟件、工具和源代碼，如果需要，可發送郵件至xk_feng@yeah.net索取。

·18.7萬字

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數據存儲技術與實踐

本書試圖以時間軸的方式描述自20世紀50年代IBM的第一個硬盤出現以來，整個存儲工業及技術的演進。本書內容聚焦于存儲的技術演進，除基本技術的描述外，重點放在數據中心在云計算及大數據環境下存儲新技術出現的背景、新技術架構、原理及實現，同時本書也把一部分內容放在具體的存儲解決方案及實際運維管理中。作為存儲知識技術類圖書，本書可以用于高校信息管理專業的教材或參考書，也非常適合信息管理專業技術人員、IT經理人等專業人士閱讀參考，為技術專家、高校學生以及更多愿意了解和投入到存儲浪潮中的人們搭建一座橋梁。

·19.3萬字

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Access數據庫創建、使用與管理從新手到高手

《Access數據庫創建、使用與管理從新手到高手》詳細介紹了使用Access創建和設計數據庫的方法和技巧，以及Access數據庫在實際中的應用。《Access數據庫創建、使用與管理從新手到高手》各章的先后順序以數據庫系統的創建和設計流程進行組織，有助于讀者梳理Access知識體系，便于讀者學習和理解。《Access數據庫創建、使用與管理從新手到高手》包含大量示例，示例文件包括操作前的原始文件和操作后的結果文件，既便于讀者上機練習，又方便讀者在練習后進行效果對比，從而快速掌握Access的操作方法和技巧。

·12.2萬字

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SQL Server深入詳解

MicrosoftSQLServer2005是新一代大型電子商務、數據分析和數據庫解決方案，本書是創建SQLServer2005數據庫和應用的一本參考書。通過這本書，讀者可以學到如何進行SQLServer2005數據庫的安裝，如何進行數據庫組件管理以及數據庫的轉換、備份等工作。同時，讀者通過對MicrosoftSQLServer的實現語言－Transact-SQL的學習，可以進一步地了解SQLServer2005的數據庫操作、表操作、強大的Select語句、存儲過程及觸發器、事務處理等相關內容。另外，通過這本書的學習，讀者也可以了解到SQLServer2005數據庫針對數據倉庫管理、商業智能（BI）的方向的發展情況。其中的第9章內容主要是介紹應用SQLServer2005商業智能技術為上海某電信公司進行的報表及業務分析系統，從設計方案到開發技術以及最終報表的展示，充分為廣大讀者提供一個學習和了解商業智能在實際項目中是如何應用的。全書用550個圖例對SQLServer2005的主要功能進行深入分析，不僅是進行SQLServer2005開發的廣大初學者的指導書籍，同時也可以作為社會相關領域培訓用的輔助教材。

·14.4萬字

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阿里云數字新基建系列：云數據庫架構

“阿里云數字新基建系列”包括5本書，涉及Kubernetes、混合云架構、云數據庫、CDN原理與流媒體技術、云服務器運維（Windows），囊括了領先的云技術知識與阿里云技術團隊獨到的實踐經驗，是國內IT技術圖書又一重磅作品。數據庫技術，被稱為“計算機三駕馬車”之一，幾十年來，持續支持著全球億萬數字業務的運行，而云計算的出現，賦予了數據庫新的能力。云數據庫按引擎能力，可以分為關系型數據庫、非關系型數據庫、數據倉庫和分布式新型數據庫。本書從技術原理入手，講解各種數據庫的特點，分析不同場景的架構選型和數據庫優化，繼而展開到云數據庫的遷移、云數據庫的運維工作，期望能幫助讀者了解和掌握云數據庫相關知識與技能。

·11.6萬字

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輕松學大數據挖掘：算法、場景與數據產品

這是一本關于大數據挖掘與數據產品的參考讀物，為了使盡可能多的讀者通過本書對大數據應用有所了解，筆者以個人所感所悟引導初學者正確學習大數據挖掘。但是基礎知識歸納、開發環境部署、算法原理的介紹都是不可避免的。因此，本書更適合于工作經驗在3年以內的數據挖掘工程師，以及轉型入門做數據挖掘的人士，或者是對數據產品感興趣的追逐者閱讀。

·8.8萬字

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Hadoop大數據技術開發實戰

本書以Hadoop及其周邊框架為主線，介紹了整個Hadoop生態系統主流的大數據開發技術。全書共16章，第1章講解了VMware中CentOS7操作系統的安裝；第2章講解了大數據開發之前對操作系統集群環境的配置；第3~16章講解了Hadoop生態系統各框架HDFS、MapReduce、YARN、ZooKeeper、HBase、Hive、Sqoop和數據實時處理系統Flume、Kafka、Storm、Spark以及分布式搜索系統Elasticsearch等的基礎知識、架構原理、集群環境搭建，同時包括常用的Shell命令、API操作、源碼剖析，并通過實際案例加深對各個框架的理解與應用。通過閱讀本書，讀者即使沒有任何大數據基礎，也可以對照書中的步驟成功搭建屬于自己的大數據集群并獨立完成項目開發。本書可作為Hadoop新手入門的指導書，也可作為大數據開發人員的隨身手冊以及大數據從業者的參考用書。

·14.6萬字

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Spark 3.0大數據分析與挖掘：基于機器學習

Spark作為新興的、應用范圍廣泛的大數據處理開源框架，吸引了大量的大數據分析與挖掘從業人員進行相關內容的學習與開發，其中ML是Spark3.0機器學習框架使用的核心。本書用于Spark3.0ML大數據分析與挖掘入門，配套示例源碼、PPT課件、數據集、思維導圖、開發環境和作者答疑服務。本書共分13章，從Spark3.0大數據分析概述、基礎安裝和配置開始，依次介紹ML的DataFrame、ML的基本概念，以及協同過濾、線性回歸、分類、決策樹與隨機森林、聚類、關聯規則、數據降維、特征提取和轉換等數據處理方法；最后通過經典的鳶尾花分析實例，回顧前面的學習內容，實現了一個完整的數據分析與挖掘過程。本書采取實例和理論相結合的方式，講解細致直觀，示例豐富，適合Spark3.0機器學習初學者、大數據分析和挖掘人員，也適合高等院校和培訓機構人工智能與大數據相關專業的師生教學參考。

·8萬字

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自己動手做大數據系統（第2版）

在第一版的基礎上，根據近幾年大數據領域最新出現的各種流行組件，逐個進行介紹，并以兩個具體的示例，貫穿各個章節，對組件之間的協同工作關系進行剖析。新增大數據平臺架構選型及最佳實踐案例，大數據治理，流計算開發，flink等流式大數據處理。基于docker的大數據運維部署等部分，書中所使用的示例程序，是基于筆者在進行企業培訓時，企業提出的業務需求而展開，示例程序更有代表性。

·9.6萬字

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劍指大數據：Flink實時數據倉庫項目實戰（電商版）

本書從需求規劃、需求實現到可視化展示等，遵循項目開發的主要流程，全景介紹了電商行業Flink實時數據倉庫的搭建過程。在整個項目的搭建過程中，介紹了主要組件的安裝部署、需求實現的具體思路、問題的解決方案等，并穿插了大數據和數據倉庫相關的理論知識，包括數據倉庫的概念介紹、電商業務概述、數據倉庫理論介紹和數據倉庫建模等。最核心的內容是代碼中對Flink的靈活應用，為讀者展示了Flink處理數據的多種可能性。本書最后還詳細講解了項目的性能調優技巧和實戰案例，幫助讀者掌握更多的實戰經驗。本書適合具有一定編程基礎的讀者學習或作為參考資料，通過本書，可以使你快速了解實時數據倉庫，全面掌握實時數據倉庫的相關技術。

·13.1萬字

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軟件成本度量國家標準實施指南：理論、方法與實踐

為落實工業和信息化部優化軟件產業環境的工作部署，進一步推動功能規模測量、軟件開發成本度量、軟件測試成本度量、IT運維成本度量和云服務計量指標等方面的標準推廣及深化應用，本書系統地闡述軟件成本度量理論體系，深入解讀軟件成本度量標準內容及實施要點，結合不同場景及典型案例給出具體的應用指導。本書正文分5個部分，共11章。第一部分是軟件成本度量概述和軟件規模測量方法（第1～2章），第二部分是GB/T36964—2018《軟件工程軟件開發成本度量規范》標準解讀、實施指南和案例分析（第3～5章），第三部分是GB/T32911—2016《軟件測試成本度量規范》標準解讀、實施指南和案例分析（第6～8章），第四部分是其他軟件相關成本度量標準（第9～10章），對IT運維成本度量（國標在研）和GB/T37735—2019《信息技術云計算云服務計量指標》進行介紹，第五部分是軟件成本度量相關技術展望（第11章）。本書還包含5個附錄：附錄A中國軟件行業基準數據（2019年），該數據可作為軟件研發與測試成本測算的依據；附錄B涉及本書標準實施的常見問題及回答（Q&A），附錄C標準術語和定義，附錄D快速功能點分析方法介紹，附錄E調整因子參數表。

·11.7萬字

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云原生數據庫：原理與實踐

本書詳細剖析了作為核心基礎軟件系統的數據庫在云計算時代的技術演進歷程，從架構設計、實現機制和系統優化等多個角度闡述傳統數據庫技術是如何一步步發展到云原生形態的。本書強調理論和實踐的充分結合，分析MySQL、PostgreSQL等工業界“活”的系統實現數據庫的SQL優化與執行、事務處理、緩存與索引等原理，在面對實際應用需求時做了哪些權衡與折中，面對復雜的應用場景如何優化，以及做出種種選擇背后的原因。同時，本書結合阿里云在數據庫領域的研發實踐經驗，著重講述現代數據庫從系統進化到服務的一系列核心技術原理，例如利用云計算資源池化技術、分布式技術實現數據庫的高可用、彈性擴展和按需使用等。本書內容翔實，兼具理論深度和實現細節，同時開放性地探索了數據庫的最新發展方向，能夠啟發讀者進一步深入思考。本書可作為高等院校信息類專業的本科生和碩士研究生教材，也可作為數據庫行業的內核研發和系統運維等從業人員的參考書。

·13.8萬字

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數據庫應用實戰

本書分為4個部分，第1部分為數據庫技術概述，第2部分介紹關系型數據庫（包括MySQL、Oracle、SQLServer和PostgreSQL）技術應用，第3部分介紹NoSQL數據庫（包括Redis、MongoDB、HBase、Hive、Cassandra和Elasticsearch）技術應用，第4部分介紹其他類型數據庫（包括SQLite、Neo4j和TDengine）技術應用。本書按照統一的目錄結構對每種數據庫進行介紹：先介紹數據庫的業務應用場景，再介紹安裝配置步驟，接著講解架構設計和業務應用開發，最后介紹Python操作示例。由于4種關系型數據庫中的一些數據對象在使用上有類似之處，因此本書只在一種數據庫中進行介紹。例如，觸發器和自定義函數只在Oracle中介紹，存儲過程和游標只在SQLServer中介紹。各種非關系型數據庫之間沒有橫向可比性，因此主要介紹其獨特用法。

·12.8萬字

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中國云存儲發展報告

本書為中國電子學會云計算專家委員會組織編寫的國內第一本權威發布的云存儲白皮書，反映了云存儲技術發展及現狀，主要包括：云存儲的興起、云存儲的系統架構、云存儲熱點問題及分析、云存儲的作用和影響、云存儲的運營模式、云存儲在中國等內容。

·5.7萬字

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R語言醫學多元統計分析

隨著醫學研究和信息技術的快速發展，多元數據分析方法廣泛應用于醫學各個領域。R是一款優秀的開源軟件，有著實用的統計計算與可視化功能。本書使用R語言，結合精選的醫學實例介紹常用多元統計分析方法。統計分析方法只有在實際應用中才能得到直接、生動的驗證。本書強調實戰和應用，盡量淡化統計公式的推導和計算過程。通過本書的學習，讀者能熟練使用R語言及相關包實現多元統計計算，還能更深入地理解多元數據分析方法。本書可作為醫學院校高年級本科生或研究生的多元統計分析課程教材，亦可作為其他專業讀者和科研工作者從事科研活動的參考資料。

·7.4萬字

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Python數據分析與挖掘實戰（第3版）